- 麦肯锡评估只有 1% 的企业是“AI 成熟型”（AI-mature）的，意味着 AI 完全整合到运营流程中，而几乎所有公司都在投资 AI。
- Gartner 预测，由于缺乏适当的战略和治理，超过 40% 的自主智能体 AI (agentic AI) 项目将在 2027 年底前被取消。
- 核心因素不仅是技术，更是人：招募合适的人才，通过培训、发展机会和鼓励学习的企业文化环境来留住人才。
- 微软的一项调查显示，82% 的领导者认为 AI 技能至关重要，但 60% 的员工缺乏必要的知识。因此，AI 流利度（AI fluency）必须从高管层（C-suite）传播到一线员工。
- AI 不应被孤立于技术团队。根据 4E 框架建立 AI 卓越中心（CoE）：Evangelism（布道/激发灵感）、Enablement（赋能/培训）、Enforcement（执行/责任与目标）、Experimentation（实验/快速测试和创新）。
- 需要建立“护栏”（guardrails）：关于道德、公平、透明度和合规性的指导方针，同时应用公平性测试、反馈机制和持续观察。
- 避免滥用自动化：AI 应该用于增强人类能力，解放重复性工作，但仍将重点放在只有人类才能提供的知识和背景上。
- 需要管理的风险：AI 可能导致幻觉（hallucination）、模型退化、法律和声誉问题；解决方案包括监控、审计跟踪（audit trail）和主动反馈循环。
- 职业发展必须清晰易得：分享使用案例，为技术和非技术角色提供研讨会和实践工具，并表彰杰出成就。
- 成功 AI 结构所需的 5 个基础：技能评估、设立直接负责的个人、接受实验的文化变革、维持反馈循环，以及采用“客户零”（customer zero）模式（即企业在产品或解决方案推向市场之前，自己成为其首批客户）。
📌 只有 1% 的企业真正达到 AI 成熟，而 40% 的自主智能体 AI 项目预计在 2027 年前失败。成功的秘诀在于人，而不仅仅是技术：在全公司推广 AI 普及、建立 AI 卓越中心、在使用 AI 时设置保护措施并避免滥用自动化。成功 AI 结构所需的 5 个基础是：技能评估、设立直接负责的个人、接受实验的文化变革、维持反馈循环，以及采用“客户零”模式（即企业在产品或解决方案推向市场之前，自己成为其首批客户）。
